日前,在北京大学信息科学技术学院与中国社会科学调查中心积极支持下,北京大学文理大数据中心在人文社科大数据的交叉研究中取得重要成果。

北京大学文理大数据中心、信息科学技术学院陈薇副研究员-王腾蛟教授课题组提出观点感知知识图谱(opinion-aware knowledge graph)模型及其构建和推理方法。该模型能够有效融合客观事实和主观信息,同时实现对情感立场和客观主题的联合推理计算,且当用于政治学研究中的政治思想(political ideology)分析和检测时,效果显著。与国外现有方法相比,模型判定的准确性明显有所提高(例如,与美国学者在顶级学术会议上所发表的深度学习方法相比,平均提高了13%)。 

来自北京大学政府管理学院的权威学者认为,该项成果具有重要的研究意义,,也可应用于选举预测、政治新闻传播等领域。以陈薇作为第一作者的相关论文《基于观点感知知识图谱的政治思想检测》Opinion-aware knowledge graph for political ideology detection被人工智能领域顶级会议IJCAIInternational Joint Conference on Artificial Intelligence)录用,为近年来该会议所录用的首篇政治学理论与人工智能交叉研究的学术论文。

此前,课题组提出、设计了面向海量文本的立场判定技术,在第10届国际语义评测(SemEval-2016)的立场侦测无监督学习任务中夺得冠军,F1值(即正确率与召回率的加权值)比亚军超出12%

基于大数据的人文社会科学研究,其意义不仅在于技术本身,更深远的影响在于它帮助人文社会科学研究实现了深入的大规模量化分析,为传统的人文社会科学研究方法开辟出新的思路和途径。


 

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